摘要
本发明提供了一种基于改进遗传算法的电解槽流道优化设计方法,涉及电解槽流道优化技术领域。包括:获取电解槽的几何参数和操作条件以确定所述电解槽的初始流道布局;根据所述初始流道布局建立对应的流道数学模型;根据所述流道数学模型建立对应的仿真模型;根据所述仿真模型的结果,利用改进的遗传算法进行优化流道设计,确定初始优化流道配置;将所述初始优化流道配置输入到深度强化学习模型中,得到最终优化流道配置;根据所述最终优化流道配置对所述初始流道布局进行调整,得到优化流道布局。本发明解决了现有技术中电解槽流道优化方法效率低、适应性差、算法收敛性不足的问题。
技术关键词
深度强化学习模型
优化设计方法
电解槽
遗传算法
优化流道设计
仿真模型
数学模型
布局
方程
表达式
优化设计系统
参数
连续性
模块
电解液
压力
速度
动态
定义
系统为您推荐了相关专利信息
情景模型
监测策略
深度强化学习模型
节点
项目监测方法
物理传感器
供水管网爆管监测
遗传算法
监测点
增益系统
政务大数据平台
服务部署方法
拓扑结构信息
决策
网络架构
营养保健品
生物特征数据
生成用户
定制系统
卡尔曼滤波算法